最终返回训练文件和测试文件以及它们对应的label。需要说明的是,提取出的文件数据格式为[-1,3072],因此需要重新对数据维度进行调整,使之适用于模型的输入。 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 前面对ResNet模型以及CIFAR-10数据集进行了介绍,本小节开始使用前面定义的ResNet模型进行分类任务。 7.2.1节已经介绍了...
每个图片的尺寸为32 × 32 ,每个类别有6000个图像,数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片 二, 代码实现 GPU训练与保存模型 fromtorchimportoptimimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfrommodelimport* train_data = torchvision.da...
CIFAR-10数据集包含60000幅32x32的彩色图像,分为10个类,每类6000幅图像。 二、数据集详细信息 1. 标注数据量训练集:50000张图像测试集:10000张图像 2. 标注类别数据集共有10个类别。具体分类见图1。 3. 可视化 (图1) 三、数据集任务定义及介绍 1. 图像分类 ● 任务定义 图像分类是计算机视觉领域中,基于...
1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 CIFAR-10数据加载及预处理 CIFAR-101是一个常用的彩色图片数据集,它有10个类别: 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'...
本文基于Facebook的PyTorch框架,通过对VGGNet模型实现,对CIFAR-10数据集进行分类。 CIFAR-10数据集包含60000张 32x32的彩色图片,共分为10种类别,每种类别6000张。其中训练集包含50000张图片,测试机包含10000张图片。CIFAR-10的样本图如下所示。 二、基于PyTorch构建VGGNet模型 ...
CIFAR-10数据集可以通过以下两种方法之一下载：使用 Keras 内置数据集来自官方网站 方法一 使用 Keras 内置数据集下载非常简单。它已经转换为适合 CNN 输入的形状。不用头疼，只要写一行代码就可以了。(train_x, train_y), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()方法2 该数据也可以从官方网站下载。但唯一...
用600行代码，在单张A100上，不到10秒，就完成了CIFAR-10数据集的训练，并且精度高达94%。特斯拉前AI总监Andrej Karpathy连发3条推特，疯狂点赞。Karpathy之所以如此激动，是因为12年前，他试过手动对CIFAR-10进行分类，得到的也是94%！而当时的SOTA只有80%。项目介绍 项目地址：https://github.com/tysam-code/...
11.PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1结构已处理是吹爆!这可能是2024最新的PyTorch教程了,同济大佬12小时带你从入门到进阶,看完就对PyTorch全面了解!人工智能|深度学习|pytorch|机器学习的第73集视频,该合集共计89集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关
这个数据集由10个类别的图像组成,其中每个类别有6000张图像。这10个类别分别是:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、青蛙(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck)。每个图像都被标记为对应的类别,这使得CIFAR-10成为一个适合图像分类算法训练和评估的数据集。 其中,...
CIFAR-10数据集被广泛用于测试和评估图像分类算法的性能。这是因为它相对较小,其图像大小为32x32像素,并且每个类别都有足够数量的样本,使得研究人员可以在训练和测试中有效地使用它。通过使用CIFAR-10,研究人员可以比较不同算法在分类准确性、速度和效率等方面的表现。 第五步:如何使用CIFAR-10进行图像分类? 图像分类...